南开大学刘浩杨获国家专利权
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龙图腾网获悉南开大学申请的专利基于深度学习的生物数据可视化分析系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120148655B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510614586.9，技术领域涉及：G16B45/00；该发明授权基于深度学习的生物数据可视化分析系统是由刘浩杨;白杰;冉挺;陈红明设计研发完成，并于2025-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的生物数据可视化分析系统在说明书摘要公布了：本发明涉及生物信息处理技术领域，具体为基于深度学习的生物数据可视化分析系统，系统包括：收集每个生物数据样本和对应的属性特征，计算样本间的关联强度值，构建样本关联网络结构，量化样本关联网络结构中样本关系的变化范围，生成生物数据样本关系分析结果。本发明中，通过对生物样本属性与时间信息的联合提取，建立样本之间的多维关联关系，在构建样本网络结构过程中引入了边强度计算与边变化范围的量化过程，增强了样本关系表达的区分度，配合时间序列的递进式结构展开，将样本在时间维度上的变化趋势引入特征表达中，提升了样本行为轨迹的描述能力，递归分层结构进一步细化了局部特征与全局特性的区隔，使特征表达具备多层面解析能力。
本发明授权基于深度学习的生物数据可视化分析系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的生物数据可视化分析系统，其特征在于，所述系统包括： 样本数据分析模块收集每个生物数据样本和对应的属性特征，计算样本间的关联强度值，量化样本关联网络结构中样本关系的变化范围，生成生物数据样本关系分析结果； 递归特征提取模块根据所述生物数据样本关系分析结果中的样本时间序列特征进行权重分配，利用分层递归的方式区分局部特征与全局特性，得到生物数据特征分层结果； 深度聚类特征校准模块调整所述生物数据特征分层结果中局部特征与全局特性分布特性的样本类别并进行边界划分，生成聚类类别关系优化结果； 图谱嵌入重构模块对所述聚类类别关系优化结果进行图结构重构，通过计算每个类别节点的表达向量，结合类别间边权分布重新调整邻接关系密度，生成嵌入图谱表达优化结果； 动态可视化生成模块计算所述嵌入图谱表达优化结果中样本动态特性随时间变化幅度，并映射至二维或三维空间，生成生物数据时间序列可视化结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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